| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外现状 | 第10-11页 |
| ·主要工作 | 第11页 |
| ·内容安排 | 第11-13页 |
| 第2章 高维数据的特征选择方法 | 第13-22页 |
| ·特征选择方法的稳定性 | 第13-15页 |
| ·稳定的特征选择方法 | 第15-18页 |
| ·集成的特征选择方法 | 第15-17页 |
| ·基于先验特征相关性的方法 | 第17页 |
| ·Group特征选择方法 | 第17-18页 |
| ·样本注入的方法 | 第18页 |
| ·特征选择方法的稳定性评价准则 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 基于改进的SVM评价准则的单特征选择算法 | 第22-32页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基于SVM的评价准则简介 | 第22-24页 |
| ·算法思想 | 第24-26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-31页 |
| ·实验数据 | 第26页 |
| ·实验设置 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于改进的SVM评价准则的集成特征选择算法 | 第32-42页 |
| ·引言 | 第32-34页 |
| ·算法思想 | 第34-35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-41页 |
| ·实验数据 | 第35页 |
| ·实验设置 | 第35页 |
| ·实验结果与分析 | 第35-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于L_1SVM的集成特征选择算法 | 第42-51页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·L_1SVM算法 | 第42-43页 |
| ·算法思想 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-50页 |
| ·实验数据 | 第44页 |
| ·实验设置 | 第44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 结束语 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |